Застосування модульних нейронних мереж для класифікації супутникових даних

Автор(и)

  • Е. В. Насуро Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.9154

Анотація

Приводиться порівняльна характеристика результатів застосування різних нейросетевых архитектур до завдання класифікації ландшафту по супутникових знімках. Запропоновано модульну архітектуру нейронної мережі. Описано результати її застосування для класифікації більших обсягів даних

Посилання

NASA Landsat 7, http://landsat.gsfc.nasa.gov

National Land Cover Data (NLCD) [http://www.epa.gov/mrlc/nlcd.html]

Strahler Alan, et al. MODIS Land Cover and Land-Cover Change, Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD), Version 5.0, 1999. - 72 p.

Belward A.S., Estes J.E., Kline K.D. The IGBP-DIS Global 1-km Land-Cover

Data Set DISCover: A Project Overview// Photogram. Eng. Remote Sens. — 1999. — 65, — P. 1013-1020.

N. Kussul, S. Skakun, O. Kussul. Comparative Analysis of Neural Networks and Statistical Approaches to Remote Sensing Image Classification // International Scientific Journal of "Computing". - 2006. - Vol. 5, Issue 2. - P. 93-99.

Hacypo E.B. Нейросетевая модификация метода оценки биоразнообразия // Кибернетика и вычислительная техника, - 2006. - выпуск 152. С. 61-69.

Скакун С.В., Hacypo Е.В., Лавре- нюк А.Н., Куссуль О.М. Анализ применимости нейронных сетей для классификации спутниковых данных // Проблемы управления и информатики, 2007. - №2. -С.105-117

Landsat-7 Science Data User's Handbook. -

http://ltpwww.gsfc.nasa.gov/IAS/handbook/ handbook toc.html

##submission.downloads##

Як цитувати

Насуро, Е. В. (2007). Застосування модульних нейронних мереж для класифікації супутникових даних. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 4(22), 99–103. https://doi.org/10.18372/2073-4751.4.9154

Номер

Том 4 № 22 (2007)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.